본 논문에서는 스테레오 매칭을 위한 범위-감소 DFT(discrete Fourier transform)에 의해 계산된 계층적 Fourier 상관을 이용한 접근 방법을 기술하였다. 이 방법들은 분할된 데이터에 대한 범위-감소 DFT 변환 방법과 블록 상관 영상을 위한 범위-감소 DFT 간의 연산 방법을 보여준다. 그리고 획득한 블록 상관 영상과 지역적 변이(disparity) 연산을 이용하여 변이 지도(disparity ...
본 논문에서는 스테레오 매칭을 위한 범위-감소 DFT(discrete Fourier transform)에 의해 계산된 계층적 Fourier 상관을 이용한 접근 방법을 기술하였다. 이 방법들은 분할된 데이터에 대한 범위-감소 DFT 변환 방법과 블록 상관 영상을 위한 범위-감소 DFT 간의 연산 방법을 보여준다. 그리고 획득한 블록 상관 영상과 지역적 변이(disparity) 연산을 이용하여 변이 지도(disparity map)를 얻을 수 있다. 제안된 방법은 부분 범위-감소 DFT, 부분 범위-감소 DFT들로부터 생성한 전체 범위-감소 DFT 및 이러한 DFT들 사이의 상관 연산이며, 이러한 상관은 2개의 카메라 영상에 대한 블록 상관 영상을 보여준다. 그리고 지역 매칭을 위해 상관 공간은 간단한 블록 매칭의 비용과 블록 상관을 가지고 계산되어진다. 최종적으로 승자독식(WTA, winner-take-all) 알고리즘과 선택적 모드 필터(SMF, selective mode filter)를 통하여 변이 지도를 얻는다. 실재 변이 지도로서 GT(ground truth) 데이터를 통한 최소자승(RMS, root mean squared) 오차와 오-매칭 비율에 의해 성능은 평가되어진다. 전역 방법을 위해 새로운 에너지 함수를 제안한다. 에너지 최소화 문제에 대한 마르코프 랜덤 필드(MRF, Markov random field)에 있어서 에너지 함수의 데이터 비용 항목에 정규화한 상관을 추가하였다. 전역 방법으로 신뢰 전파(BP, belief propagation)를 통한 에너지-최소화를 사용하여, 변이 지도를 구하였다. 또한, 반복 횟수에 대한 성능 평가를 수행하였다. 로컬 방법과 전역 방법에 대하여 스테레오 영상을 통한 변이 지도를 얻는 실험은 수행되었으며 이를 통하여 제안 알고리즘의 장점을 나타내었다. 제안된 방법은 실시간 구현의 경우 FFT(fast Fourier transform)를 통하여 보다 빠르게 수행될 수 있다.
본 논문에서는 스테레오 매칭을 위한 범위-감소 DFT(discrete Fourier transform)에 의해 계산된 계층적 Fourier 상관을 이용한 접근 방법을 기술하였다. 이 방법들은 분할된 데이터에 대한 범위-감소 DFT 변환 방법과 블록 상관 영상을 위한 범위-감소 DFT 간의 연산 방법을 보여준다. 그리고 획득한 블록 상관 영상과 지역적 변이(disparity) 연산을 이용하여 변이 지도(disparity map)를 얻을 수 있다. 제안된 방법은 부분 범위-감소 DFT, 부분 범위-감소 DFT들로부터 생성한 전체 범위-감소 DFT 및 이러한 DFT들 사이의 상관 연산이며, 이러한 상관은 2개의 카메라 영상에 대한 블록 상관 영상을 보여준다. 그리고 지역 매칭을 위해 상관 공간은 간단한 블록 매칭의 비용과 블록 상관을 가지고 계산되어진다. 최종적으로 승자독식(WTA, winner-take-all) 알고리즘과 선택적 모드 필터(SMF, selective mode filter)를 통하여 변이 지도를 얻는다. 실재 변이 지도로서 GT(ground truth) 데이터를 통한 최소자승(RMS, root mean squared) 오차와 오-매칭 비율에 의해 성능은 평가되어진다. 전역 방법을 위해 새로운 에너지 함수를 제안한다. 에너지 최소화 문제에 대한 마르코프 랜덤 필드(MRF, Markov random field)에 있어서 에너지 함수의 데이터 비용 항목에 정규화한 상관을 추가하였다. 전역 방법으로 신뢰 전파(BP, belief propagation)를 통한 에너지-최소화를 사용하여, 변이 지도를 구하였다. 또한, 반복 횟수에 대한 성능 평가를 수행하였다. 로컬 방법과 전역 방법에 대하여 스테레오 영상을 통한 변이 지도를 얻는 실험은 수행되었으며 이를 통하여 제안 알고리즘의 장점을 나타내었다. 제안된 방법은 실시간 구현의 경우 FFT(fast Fourier transform)를 통하여 보다 빠르게 수행될 수 있다.
In this paper, we describe a new approach using hierarchical Fourier correlations calculated by range-reduced DFTs(discrete Fourier transforms) for stereo matching. We show a method of the range-reduced DFT for divided data sequences and computation of range-reduced DFTs for a block correlation imag...
In this paper, we describe a new approach using hierarchical Fourier correlations calculated by range-reduced DFTs(discrete Fourier transforms) for stereo matching. We show a method of the range-reduced DFT for divided data sequences and computation of range-reduced DFTs for a block correlation image. We obtain a disparity map using these block correlations and local matching cost calculations. The proposed method shows the sub range-reduced DFT, full range-reduced DFT reconstructed by the sub range-reduced DFTs and correlations between these DFTs. These correlations show block correlation image of two camera images. The correlation space is computed with costs of the simple block matching and the block correlations. Finally, the disparity map is obtained by using WTA(winner-take-all) algorithm and SMF(selective mode filter). The performances are evaluated by RMS(root mean squared) error and percentage of bad matching pixels based on GT(ground truth) data as the true disparity map. We propose a new energy function for global method. In MRF(Markov random field) model as energy minimization problem, the correlations are normalized and added to the term of data cost in energy function. The disparity map can be obtained by using energy minimization by BP(belief propagation). The evaluation of performance is also calculated depending on the number of iterations. For local and global method, experiments are conducted on several stereo images and the proposed methods are shown their advantages. For real-time implementation, our method can be faster using the FFT.
In this paper, we describe a new approach using hierarchical Fourier correlations calculated by range-reduced DFTs(discrete Fourier transforms) for stereo matching. We show a method of the range-reduced DFT for divided data sequences and computation of range-reduced DFTs for a block correlation image. We obtain a disparity map using these block correlations and local matching cost calculations. The proposed method shows the sub range-reduced DFT, full range-reduced DFT reconstructed by the sub range-reduced DFTs and correlations between these DFTs. These correlations show block correlation image of two camera images. The correlation space is computed with costs of the simple block matching and the block correlations. Finally, the disparity map is obtained by using WTA(winner-take-all) algorithm and SMF(selective mode filter). The performances are evaluated by RMS(root mean squared) error and percentage of bad matching pixels based on GT(ground truth) data as the true disparity map. We propose a new energy function for global method. In MRF(Markov random field) model as energy minimization problem, the correlations are normalized and added to the term of data cost in energy function. The disparity map can be obtained by using energy minimization by BP(belief propagation). The evaluation of performance is also calculated depending on the number of iterations. For local and global method, experiments are conducted on several stereo images and the proposed methods are shown their advantages. For real-time implementation, our method can be faster using the FFT.
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